Разное

Текст от руки: «Писец» — онлайн-генератор рукописных конспектов для студентов от криворожского разработчика

05.10.2018

Содержание

«Писец» — онлайн-генератор рукописных конспектов для студентов от криворожского разработчика

Программист из Кривого Рога Валерий Левченко занимается разработкой сервиса, генерирующего рукописный текст на основе электронных документов. Как рассказывает автор проекта ресурсу TJ, сервис создавался, чтобы помочь студентам в борьбе с такой глупостью многих преподавателей, как допуск за макулатуру. В данном случае речь идет об обязательном наличии конспектов, написанных от руки. Является ли это требование глупостью – вопрос спорный, ведь в ходе конспектирования можно запомнить много полезной информации, но сам по себе сервис весьма интересный.

«Писец», как его называет разработчик, на текущий момент находится в стадии бета-тестирования, но его работу уже может оценить любой желающий.

Сервис понимает русскоязычный и англоязычный текст, знаки препинания, нумерованные и маркированные списки, а также формулы (текст, в котором некоторые символы написаны в верхнем или нижнем регистре).

В отличие от других подобных решений, «Писец» генерирует текст с различными помарками и ошибками, чтобы он выглядел максимально реалистично.

 

Любопытный момент – программа даже учитывает естественный наклон текста при письме правой рукой.

В перспективе сервис позволит моментально распечатывать готовые конспекты, а также выбирать почерк.

Автор проекта обещает оставить продукт бесплатным даже после запуска финальной версии, который, к слову, состоится «в ближайшее время». Но прежде предстоит еще много работы над адаптацией английского и всех кириллических языков, скорости работы программы, а также простой возможности добавить свой собственный почерк любому желающему.

Для финальной версии продукта заявлено пять стандартных почерков, проверка на ошибки, форматирование текста как в Word (подчеркивание, изменение цвета, выравнивание и индексы).

На текущий момент пользователям доступен только базовый генератор текстов, однако в релизе также появится несколько видов подложек для листа А4 (клетка, линии и лист для отчётов, оформленный по ГОСТу).

При желании можно будет настроить печать и непосредственно на тетрадных листах.

Источник: TJ

Dimlight Studio | Синяк

Очень полезная программа для перевода печатного текста в рукописный, особенно полезна для студентов ВУЗов, школ и других учебных и специализированных заведений. Если нужно сделать реферат от руки, сделать рукописную страницу, красиво подписать открытку, то вы можете воспользоваться всеми возможностями программы Синяк. Есть такие преподаватели, которые требуют задания в рукописном виде. Но студенты часто имеют цифровые версии решенных заданий или оцифрованные FineReader’ом. В программе вы копируете цифровой/печатный текст из файла, жмете пару кнопок и печатаете свою рукописную работу на принтере. Печать конспекта в хорошем качестве своим почерком стала намного проще.

Синяк позволяет создавать свои почерка за 10-15 минут. Для этого вам потребуется распечатать особый шаблон, который есть внутри Синяка и заполнить его. После того, как заполните шаблон, его нужно отсканировать, фотографии не подходят из-за перспективы, но вы можете использовать специальные программы, которые делают сканы из фотографий. Чтобы распечатать шаблон, нажмите кнопку «Печать стандартного», затем вставьте его в буфер обмена или сохраните как файл с расширением *.bmp или *.png. Далее распечатайте его средствами ОС Windows.

В настоящее время поддерживается русский, украинский, белорусский и английский алфавит. Есть возможность создать почерк с казахским алфавитом. Синяк — продвинутый генератор конспектов. Создать конспект просто.

Вышла новейшая версия 1.955. (09.12.2020).

Доступные видео уроки:

 

Скриншоты программы:

Готовый лист с подложкой:

Интерфейс:

Образец сгенерированного текста старой версии программы:

Добавлено в 1.955. (09.12.2020):

  1. Исправлена баг версии 1. 952, который не позволял редактировать почерк.
  2. Добавлена возможность ставить точки выхода и выхода соединительных линий с помощью мыши
  3. Добавлена кнопка для возврата к форматирования до нажатия на кнопку «Перенос строк»

Добавлено в 1.952. Минорный фикс. (08.12.2020):

  1. Исправлена проблема, при которой слетала привязка спонсорской версии. Больше старую версию использовать не стоит, т.к. она будет постоянно использовать для привязки неправильные данные. Необходимо скачать последнюю версию программы для перевода печатного текста в рукописный Синяк и создавать конспекты только в ней.
  2. Исправлен баг, при котором при редактировании почерка нельзя было изменить сдвиг по одной оси. Изменения применялись, но не сохранялись. Номер версии почерков теперь 2.

Добавлено в 1.95 (08.06.2020):

  1. Добавлена возможность сохранять получившиеся листы после обработки, плюс добавлен выбор необходимого формата
  2. На форму создания почерка добавлены фильтр яркости и отступ от клеток
  3. Улучшена обработка почерка при создании
  4. На все формы, где доступы специальные видео-уроки, добавлены соответствующие кнопки.
  5. Фикс вылетов, если в тексте есть очень длинные строки, а перенос текста не нажат.
  6. На форму создания почерка добавлен улучшенный элемент просмотра шаблона.
  7. Фикс бага, при котором текст при копировании с Word и других источников, считался текстом, написанным карандашом.
  8. Другие мелкие улучшения и фиксы.

Добавлено в 1.945 (16.05.2020):

  1. Подложка «Тетрадь в линейку» и дополнительные настройка отступов.
  2. Эффекты: «Постоянный масштаб» и «Постоянный наклон»
  3. Фикс локализации эффектов
  4. Оптимизация по производительности
  5. Фикс приближения/отдаления листа, а также перестали сбрасываться настройки отображения при переключении листов.

Добавлено в 1.94 (09.05.2020):

  1. Добавлена возможность создания шрифта с казахскими кирилличекими буквами.
  2. Добавление авторасчета параметров листа для печати
  3. Исправления ошибок отрисовки подложки
  4. Исправление проблем с привязкой ПК
  5. Исправлена ошибка с прозрачностью готового листа

Добавлено в 1.

931 (05.05.2020):

  1. Хотфикс рендеринга без подложки.

Добавлено в 1.93 (05.05.2020):

  1. Добавлена печать на подложке
  2. Добавлена возможность печатать на развороте тетради. Теперь конспекты создать еще проще.
  3. Исправлена ошибка редактирования почерков с несколькими начертаниями
  4. Добавлено всплывающее меню на окне вводе текста.
  5. Улучшение почерка по умолчанию.

Добавлено в 1.912 (28.04.2020)::

  1. Фикс багов с постоянной просьбой покупки

Добавлено в 1.911 (27.04.2020):

  1. Статус программы

Добавлено в 1.91 (27.04.2020):

  1. Изменен интерфейс
  2. Добавлены новые эффекты
  3. Добавлены возможности форматирования
  4. Добавлены стили письма жирным/карандашом
  5. Возможности кастомизации эффектов
  6. Исправлены баги с размером страниц
  7. При автосохранении генерируются png файлы с прозрачностью
  8. Улучшенное управление отображаемым листом

Добавлено в 1. 85:

  1. Поддержка украинского и белорусского языков.
  2. Английский интерфейс
  3. Улучшение отрисовки кривыми Безье
  4. Упрощение добавления второго и последующих начертаний
  5. Программа стала еще более стабильной. Спешите попробовать 🙂

Версии доступные для загрузки можно загрузить тут:

 

Автор и разработчик — Дмитрий Сорокин

Ввод текста на iPad с помощью функции «От руки»

На поддерживаемых моделях iPad можно использовать Apple Pencil (продается отдельно) и функцию «От руки» для ввода текста. Не открывая и не используя экранную клавиатуру, можно быстро ответить на сообщение, записать напоминание и выполнить многие другие действия. Функция «От руки» преобразует рукописный текст в печатный непосредственно на iPad, поэтому конфиденциальность Ваших записей не нарушается.

Примечание. Функция «От руки» доступна на английском (США) и китайском (традиционном и упрощенном).

Ввод текста в любом текстовое поле с помощью Apple Pencil

  1. Пишите с помощью Apple Pencil в любом текстовом поле, а функция «От руки» может автоматически преобразовывать рукописный текст в печатный.

    Функция «От руки» работает даже тогда, когда рукописный текст выходит за границы текстового поля.

  2. Чтобы использовать быструю команду действия, коснитесь панели инструментов «От руки».

    Доступные действия зависят от используемого приложения. В панели могут быть кнопки «Отменить» , «Показать клавиатуру»  и другие.

    Чтобы автоматически сворачивать панель инструментов во время ввода текста, коснитесь кнопки , затем включите параметр «Автоматически убирать в Dock». Чтобы отобразить всю панель инструментов, коснитесь ее свернутой версии.

Ввод текста с помощью Apple Pencil в приложении «Заметки»

  1. Чтобы отобразить панель инструментов разметки в приложении «Заметки», коснитесь кнопки .

  2. В панели инструментов «Разметка» коснитесь инструмента «Рукописный ввод»  (слева от ручки).

  3. Пишите с помощью Apple Pencil, и функция «От руки» автоматически преобразует рукописный текст в печатный.

Выделение и редактирование текста с помощью Apple Pencil

Во время ввода текста с помощью Apple Pencil и функции «От руки» можно выполнять следующие действия.

  • Удаление слова. Зачеркните его.

  • Вставка текста. Коснитесь области текста и удерживайте ее, затем пишите в открывшемся поле.

  • Соединение или разделение символов. Нарисуйте вертикальную линию между ними.

  • Выбор текста. Обведите текст или подчеркните его, чтобы выбрать текст и перейти к параметрам редактирования. Чтобы изменить область выделения, перетяните начало или конец выделенного текста.

  • Выбор слова. Дважды коснитесь слова.

  • Выбор абзаца. Трижды коснитесь слова в абзаце или перетяните Apple Pencil на абзац.

Прекращение преобразования рукописного текста в печатный

Откройте «Настройки»  > «Apple Pencil», затем выключите функцию «От руки».

Ученые выяснили, что лучше — печатать или писать текст от руки

Иногда нас мучает дилемма — написать текст от руки или напечатать его. Теперь ученые знают, как поступить. Но все не так однозначно.

За последние несколько десятилетий популярность цифровых устройств в образовательных учреждениях быстро возросла. Планшетные компьютеры и набор текста на цифровых устройствах получили широкое распространение в школах. Часто с помощью этих электронных средств ученики набирают текст, который ранее записывали только от руки.

Предыдущие работы показали, что паттерны мозговых волн, ранее считавшиеся оптимальными для обучения, появляются, когда люди пишут от руки. Этого не наблюдается, если человек набирает текст на клавиатуре. В новой работе, опубликованной в журнале Frontiers in Psychology, ученые решили выяснить различия в мозговой активности при рисовании, написании текста от руки и наборе его на клавиатуре. В качестве испытуемых авторы использовали как детей, так и молодых взрослых.

В результате ученые обнаружили, что при письме от руки с помощью стилуса на сенсорном экране теменная и центральная области мозга демонстрируют связанную с событиями синхронизированную активность в тета-диапазоне. Активность нейронов в этих областях, согласно литературе, важна для памяти и кодирования новой информации, а значит позволяет мозгу эффективно обучаться.

В случае взрослых испытуемых исследователи заметили активацию аналогичных областей мозга, однако паттерны активности были немного другими. Оказалось, что активность мозга при наборе текста заметно отличалась как от написания от руки, так и от рисования. Интересно, что эти паттерны мозговой активности были схожи практически у всех детей.  

Ученые сделали вывод, что для комплексного развития мозга ребенка и наиболее эффективного обучения необходимо использовать все три вида визуализации информации — письмо, рисование и печать текста на клавиатуре.

Создание рукописных заметок в OneNote

Если экран вашего компьютера поддерживает сенсорный ввод, вы можете вводить заметки от руки с помощью OneNote, а не печатать их на клавиатуре. Это удобно для тех, кто пишет быстрее, чем печатает, а также полезно во время встреч или интервью, когда создаваемый клавиатурой шум может быть неуместен. Функция рукописного ввода позволяет с легкостью добавлять примечания к заметкам и снимкам экрана, а также добавлять иллюстрации в OneNote.

Для рукописного ввода заметки сделайте следующее:

  1. Выберите на ленте вкладку Рисование.

  2. В группе Инструменты выберите перо или маркер и напишите заметку на экране.

  3. Чтобы выйти из режима рисования, на вкладке Рисование нажмите кнопку Ввод текста.

Преобразование рукописного текста в печатный текст

OneNote содержит удобный инструмент для преобразования, с помощью которого можно превращать рукописный текст в печатный. Это полезно, если вы хотите предоставить рукописные заметки для просмотра другим людям.

Чтобы преобразовать рукописный текст в печатный, сделайте следующее:

  1. На вкладке Рисование нажмите кнопку Произвольное выделение.

  2. Выделите рукописный текст на странице, который вы хотите преобразовать.

  3. На вкладке Рисование выберите команду Рукописный фрагмент в текст.

ᐈ Написать от Руки Текст Киев — Цены 2021, Стоимость Услуг, на Заказ

Сервис заказа услуг Kabanchik.ua на канале 1+1

Всеукраинский телеканал в программе “Завтрак с 1+1” в прямом эфире взял интервью у основателя проекта Kabanchik.ua Романа Киригетова о том, как работает сервис и как безопасно заказывать услуги частных специалистов в Украине.

Быстрое и безошибочное написание конспектов

В последнее время очень популярной услугой является помощь студентам. Например, в написании конспектов.

Конспектирование – это умение кратко записать информацию, чтобы потом можно было возобновить ее, не потеряв при этом сути. Самой простой формой конспектирования являются выписки. Это практически дословно записывание текста. Но в таком случае с целью сжатия много информации может упускаться. Еще одним вариантом написания конспектов могут быть тезисы. Процесс создание тезисов подразумевает, что нужно обдумать полученную информацию и сделать выводы.

Современные студенты имеет достаточно ограниченный запас времени, поэтому очень удобно воспользоваться услугой переписания конспектов в Киеве на Kabanchik.ua.

    Наши соискатели всегда предложат вам качественно и разборчиво законспектированные:
  • Лекции;
  • Семинары;
  • Презентации;
  • Книги;
  • Аудиокниги;
Тип работыЦена, грн.
Реферат от 70 грн.
Курсовая теоретическая от 240 грн.
Курсовая практическая от 290 грн.
Дипломная, магистерская от 960 грн.
Иностранная филология от 430 грн.
Анализ предприятия от 1200 грн.
Контрольные работы договорная

Не стоит тратить свое время на столь кропотливую работу, позвольте это сделать профессионалам.

Написать Написать от руки текст в г. Киев: Часто задаваемые вопросы

🥇Заказать Написать от руки текст в г. Киев: Как правильно выбрать исполнителя?

Для того чтобы заказать Написать от руки текст в г. Киев, или в другом городе Украины, выберите нужный город из списка предложенных. В больших городах максимальная концентрация именитых ВУЗов и большое количество спеуиалистов по всем дисциплинам которые могут написать работу дистанционно. Написать от руки текст писаться только лучшими авторами которых можно выбрать обращая внимание на следующие параметры: опыт по написанию такого типа работ, наличие сертификатов и дипломов по специальности связанной с научной деятельностью или специальносью которая отностится к теме работы, отзывами и остальным индивидуальным характеристикам. Например, стоимость и сроки написания.

Как готовые Написать от руки текст можно заказать в г. Киев?

Даже если автор который пишеь Написать от руки текст указал локацию г. Киев не значит, что он не может взять заказ с другого города, спецалист может работать по всей Украине. Нужно выбрать исполнителя, изучить его профиль после чего можно будет индивидуально обсудить с ним условия составления плана и написания работы.

Сколько стоят Написать от руки текст в г. Киев: Какие цены на написание?

«

Стоимость услуг в данной сфере может отличаться в зависимости от квалификации специалиста. Качественные Написать от руки текст в г. Киев, обойдуться в примерно такую стоимость: Реферат от 70 грн. Курсовая теоретическая от 240 грн. Курсовая практическая от 290 грн. Дипломная, магистерская от 960 грн. Иностранная филология от 430 грн. Анализ предприятия от 1200 грн. Контрольные работы договорная.

»

Как найти автора в г. Киев?

Поиск специалиста начинается с выбора темы и типа работы. После этого можно выбирать конкретного исполнителя из списка, посмотреть его профиль и по необходимости уточнить условия.

Руки вверх «Серёжа» — текст и слова песни в караоке на karaoke.ru

Текст (слова) песни «Серёжа»

(распечатать)

Почему ты обходишь вновь меня стороной?
Почему избегаешь снова встречи со мной?
Ты пойми мне не важно сколько было парней
У тебя до того как ты стала моей.
Я не ем и не сплю уже несколько дней
И давно уже жду, что ты станешь моей.
Почему же опять, ты мне не позвонишь?
Я хочу быть с тобой, лишь с тобою малыш.

Пишу тебе письмо и как всегда сжигаю
В нём строчки из хита «Лишь о тебе мечтаю».
А завтра мы увидимся с тобою снова
Но мимо ты пройдешь мне не сказав ни слова.
Пишу тебе стихи и как всегда сжигаю
И в этих строчках я лишь о тебе мечтаю.
Мне для тебя писать стихи совсем не сложно
Ну всё целую, ниже подпись твой Серёжа…

Ты такая одна, ни к чему эта ложь
Ты не та за кого ты себя выдаёшь.
Ты своей красотой многих сводишь с ума,
Только вместе, боюсь, нам не быть никогда.
Я хочу подойти, но боюсь что в ответ
Как и всем ты ответишь холодное нет.
Напишу я письмо и сожгу его вновь,
Но горит лишь бумага, не сгорает любовь.

Пишу тебе письмо и как всегда сжигаю
В нём строчки из хита «Лишь о тебе мечтаю».
А завтра мы увидимся с тобою снова
Но мимо ты пройдешь мне не сказав ни слова.
Пишу тебе стихи и как всегда сжигаю
И в этих строчках я лишь о тебе мечтаю.
Мне для тебя писать стихи совсем не сложно
Ну всё целую, ниже подпись твой Серёжа…

Пишу тебе письмо и как всегда сжигаю
В нём строчки из хита «Лишь о тебе мечтаю».
А завтра мы увидимся с тобою снова
Но мимо ты пройдешь мне не сказав ни слова.
Пишу тебе стихи и как всегда сжигаю
И в этих строчках я лишь о тебе мечтаю.
Мне для тебя писать стихи совсем не сложно
Ну всё целую, ниже подпись твой Серёжа…

Пишу тебе письмо и как всегда сжигаю
В нём строчки из хита «Лишь о тебе мечтаю».
А завтра мы увидимся с тобою снова
Но мимо ты пройдешь мне не сказав ни слова.
Пишу тебе стихи и как всегда сжигаю
И в этих строчках я лишь о тебе мечтаю.
Мне для тебя писать стихи совсем не сложно
Ну всё целую, ниже подпись твой Серёжа…


Как отправить рукописный текст в сообщениях на iPhone и iPad

Если вы новый пользователь iPhone или просто не пользуетесь приложением «Сообщения» так же часто, как другие, вы можете не осознавать всех интересных вещей, которые вы можете делать со своими текстами. Вы можете использовать изящные экранные эффекты, добавлять GIF-файлы и фотографии и вставлять симпатичные наклейки.

Еще один отличный способ персонализировать ваши текстовые сообщения — это рукописный ввод. Вы, вероятно, не стали бы использовать его для длинного сообщения, но для быстрого «извините», «привет» или «я люблю вас» ничто, кроме ваших произнесенных слов, не делает его более особенным, чем если бы вы написали его сами .

Вот как отправить рукописный текст в приложении «Сообщения» на iPhone и iPad.

Будьте готовы написать

Откройте приложение Messages на вашем iPhone или iPad, а затем выполните следующие действия, чтобы написать текст от руки.

1) Открыв Сообщения и текст на экране, поверните iPhone на бок . Примечание. При использовании iPad не нужно переворачивать устройство.

2) Когда вы поместите курсор в поле сообщения, на клавиатуре появится клавиша каракули , поэтому нажмите ее.

3) После этого вы увидите чистый экран, на котором вы сможете написать сообщение от руки. Вы также можете использовать одно из готовых сообщений, которые вы видите внизу, одним касанием. Но что в этом интересного? Вытащите указательный палец и используйте свой почерк.

4) Когда закончите, нажмите Готово , а затем Отправьте свой текст.

Если вы настроили рукописный ввод текста и передумали, просто нажмите кнопку Keyboard в правом нижнем углу, и вы вернетесь к простому вводу текста.

Делайте больше со своими сообщениями

Чтобы получить больше удовольствия от текстовых сообщений, просмотрите эти статьи по теме.

Завершение

Часто текстовые сообщения кажутся безличными. Таким образом, использование подобных уловок, чтобы сделать их особенными, может иметь огромное значение для вашего получателя. Даже если это смайлик, нарисованный от руки, а не смайлик, он может просто сделать чей-то день.

Вы собираетесь попробовать рукописные текстовые сообщения? Какие ваши любимые функции для персонализации текстовых сообщений? Поделитесь с нами своими мыслями ниже!

И помните, если у вас есть советы, которыми вы хотите поделиться, вы также можете написать нам в Twitter.

Pen to Print — Рукописное распознавание текста в App Store

Pen to Print — это первый сканер распознавания текста от руки к тексту, конвертирующий рукописные заметки в цифровой текст, доступный для редактирования, поиска и хранения на любой цифровой платформе.
Используйте этот уникальный сканер OCR для распознавания рукописного ввода и преобразования рукописных документов в цифровой текст, который можно редактировать, искать и сохранять на любом устройстве или в облачной службе.
Рукописные заметки, такие как письма, школьные заметки, дневники, протоколы собраний, списки продуктов, рецепты и т. Д., Теперь можно сканировать и преобразовывать с помощью нашего механизма распознавания рукописного ввода из изображения в текст, доступного для использования на любой цифровой платформе.

Наша уникальная система распознавания рукописного текста (OCR) извлекает рукописные тексты из отсканированных бумажных документов и превращает их в цифровой редактируемый текст. В отличие от других приложений сканера OCR, он разработан специально для распознавания рукописного текста на отсканированном изображении.

Обновитесь до премиальных планов, чтобы редактировать текст, сохранять его в файлы, копировать, отправлять по электронной почте (себе или другим), добавлять в заметки или делиться сообщениями в приложениях для обмена сообщениями, доступных на вашем устройстве. Затем используйте свой текст в любом текстовом редакторе, таком как Microsoft Word, Google Docs и т.п., или экспортируйте его в приложение для упорядочивания заметок, такое как Evernote, OneNote, Google Keep или подобное.
Мы рекомендуем сначала бесплатно попробовать распознавание рукописного ввода, а уже затем приобретать тарифный план премиум-класса, увидев качество результатов, которые приложение предоставляет при преобразовании рукописного ввода в текст.

Хотя цифровой текст легче редактировать, искать и хранить, почерк на бумаге по-прежнему широко используется, поскольку он быстрый, простой и доступный. Распознавание рукописного ввода (OCR) Pen to Print — отличное решение для тех, кому нравится ощущение пера на бумаге, но которые хотят пользоваться преимуществами цифровых технологий.Это удобно, быстро и доступно.
Идеальное решение для студентов, для заметок, заметок в классе и домашних заданий в средней школе, колледже или университете.
Отлично подходит для обмена протоколами собраний, протоколами и другими рукописными документами с несколькими участниками.
Полезный инструмент для секретарей и помощников юриста, позволяющий сэкономить часы набора текста.
Хорошо подходит для архивирования и систематизации документов.

В настоящее время приложение поддерживает только латинский алфавит.
Наша система распознавания рукописного ввода может преобразовывать различные типы почерка в текст: печатные буквы, курсив и обычный шрифт.

Большое количество времени и усилий вложено в это приложение, чтобы обеспечить эффективный и качественный инструмент распознавания текста от руки до текста. Мы надеемся, что вы найдете это приложение полезным и получите удовольствие от его использования. Мы приветствуем все отзывы и всегда рады услышать от наших пользователей.
Если вам нравится наше приложение, мы будем благодарны за его обзор 🙂
Если вы столкнетесь с проблемой, свяжитесь с нами по адресу: [email protected], и мы сможем предоставить вам помощь и поддержку.

Для получения дополнительной информации посетите наш веб-сайт: https: // www.pen-to-print.com и подписывайтесь на нас на нашей странице в Facebook: https://www.facebook.com/pen2printOCR/?ref=bookmarks
Посмотрите нашу демонстрацию: https://youtu.be/HZYii8EeCoQ

Скачать Ручка для печати прямо сейчас и начните преобразовывать свои рукописные заметки в цифровой текст!

Годовой план и Ежемесячный план — это автоматически продлеваемые подписки, обеспечивающие неограниченное количество экспортируемых текстов в течение года / месяца соответственно, поэтому:
Оплата будет снята с учетной записи iTunes при подтверждении покупки.
Подписка продлевается автоматически, если автоматическое продление не отключено по крайней мере за 24 часа до окончания текущего периода. С учетной записи
будет взиматься плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода, и будет указана стоимость продления.
Подписки могут управляться пользователем, а автоматическое продление можно отключить, перейдя в настройки учетной записи пользователя после покупки.
Любая неиспользованная часть бесплатного пробного периода, если таковая предлагается, будет аннулирована, когда пользователь приобретает подписку на эту публикацию, если это применимо.
Ознакомьтесь с нашими условиями по адресу: https://www.serendi.me/p2p-terms-and-conditions

Рукописный текст OCR — Vidado

Как работает распознавание текста для рукописного ввода?

Handwriting OCR достигает того, чего не удалось традиционному OCR. Но для этого нужно гораздо больше, чем просто создание «лучшего программного обеспечения». Вот как это работает:

AI, машинное обучение и механизмы компьютерного зрения

Распознавание текста для рукописного ввода требует гораздо более совершенных технологий, чем традиционное распознавание текста.Вместо того, чтобы использовать простые методы для определения формы букв, этот тип OCR использует хорошо обученную модель машинного обучения и продвинутые механизмы компьютерного зрения, чтобы фактически прочитать то, что написано, как это сделал бы человек.

  • Машинное обучение: подмножество искусственного интеллекта, которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и повторять на опыте без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и логические выводы
  • Компьютерное зрение: еще одна разновидность искусственного интеллекта, который может автоматизировать задачи, которые может выполнять зрительная система человека

Комбинация высококвалифицированных моделей машинного обучения и механизмов компьютерного зрения — это то, что позволяет распознаванию текста по почерку воспроизводить способ чтения рукописного текста людьми. На самом деле, если модель достаточно хороша, она может читать от руки лучше, чем , чем люди — но мы еще до этого дойдем.

Обучающие модели машинного обучения
Модели машинного обучения

хороши ровно настолько, насколько хорош набор данных, на котором они обучаются. Это означает, что чем больше набор данных, тем лучше обучение, тем эффективнее модель.

Но дело не только в количестве данных, но и в качестве. Для обучения требуется много конкретных данных, таких как новые формы и рабочие процессы. Со временем алгоритм будет улучшаться по мере продолжения обучения.

Но наиболее важные приросты производительности (например, 90-процентная точность и выше) невероятно ресурсоемки и требуют серьезного количества качественных данных. Вот почему мы потратили время на то, чтобы обучить наш ИИ с помощью 1 миллиарда проверенных людьми данных.

Как заставить вашу машину ИИ работать

А дальше, конечно, нужно применить модель на практике. Для этого требуется большой набор данных о том, что вы хотите оцифровать (обычно это разные типы форм, которые вы обычно видите в рабочем процессе обработки), эксперты, которые помогут вам построить модель на основе этих форм, и постоянную поддержку, которая поможет вам со временем усовершенствовать ее.

Итак, да — распознавание рукописного ввода существует. Но кто этим пользуется и кто делает все это возможным?

Распознавание рукописного текста в 2020 году

Ожидается, что объем рынка программного обеспечения для оптического распознавания символов (OCR) или захвата документов к 2027 году составит 12,6 млрд долларов США с ежегодным ростом прибл. 10%. Растущий спрос на программные решения для извлечения документов в основном связан с инициативами в области соблюдения нормативных требований, цифровизацией управления документами и намерениями по оптимизации операционных расходов.Но также из-за все более мобильной рабочей силы и часто связанной с этим потребности в обработке документов с помощью мобильных устройств. Хотя многие люди считают OCR решенной проблемой, предстоит решить еще много проблем. Распознавание рукописного текста или распознавание рукописного текста (HTR) является одним из них. Большая разница в стилях почерка у разных людей и низкое качество рукописного текста по сравнению с машинно-напечатанным текстом создают значительные препятствия для преобразования его в машиночитаемые текстовые форматы.Тем не менее, это критическая проблема, которую необходимо решить для многих отраслей, таких как здравоохранение, страхование и банковское дело, и, следовательно, научно-исследовательская деятельность Parashift идет полным ходом.

Источник: ResearchGate

Относительно недавние достижения в области глубокого обучения, такие как появление трансформаторных архитектур, ускорили наш прогресс в решении проблемы распознавания рукописного текста. В отрасли мы обычно говорим об интеллектуальном распознавании символов (ICR), когда говорим о распознавании рукописного текста. Это связано с тем, что алгоритмы, необходимые для решения ICR, требуют гораздо большего «интеллекта», чем решение общего OCR.

В этой статье мы узнаем о задаче распознавания рукописного текста, ее сложностях и о том, как ее решить, используя различные методы глубокого обучения.

Основные проблемы распознавания рукописного текста

  • Огромная вариативность и неоднозначность ударов от человека к человеку
  • Непоследовательность в стиле письма
  • Низкое качество исходного документа из-за ухудшения со временем
  • Часто текст пишется не строго по прямой
  • Курсивный почерк делает разделение и распознавание символов еще более сложным
  • Рукописный текст может иметь переменное вращение
  • Сбор высококачественного набора данных с метками относительно дорого

Сценарии использования

Здравоохранение и фармацевтика

Одной из основных проблем в сфере здравоохранения и фармацевтики является оцифровка рецептов пациентов. Например, Roche обрабатывает невероятное количество медицинских PDF-файлов каждый день. Также при регистрации пациентов и других случаях оцифровки требуется надежное решение для распознавания и извлечения рукописного текста. Таким образом, добавив распознавание рукописного ввода в свои операции и бизнес-процессы, медицинские и фармацевтические учреждения могут значительно повысить эффективность своих процессов и качество обслуживания клиентов.

Страхование

Если посмотреть на страховой сектор, крупная страховая компания может легко получить пару миллионов документов в один день, и задержка в обработке, например, претензий может оказать на компанию очень существенное влияние.Претензионные документы, которые могут содержать разные стили почерка, обычно обрабатываются исключительно вручную. Следовательно, автоматизация обработки претензий имеет здесь большое узкое место.

Банковское дело

Я знаю, что в это может быть трудно поверить, но на самом деле люди все еще регулярно выписывают чеки, и поэтому такие документы по-прежнему играют важную роль в большинстве безналичных операций. Конечно, в некоторых странах больше, чем в других. При этом во многих развивающихся странах текущая процедура обработки чеков требует, чтобы служащий банка считывал и вручную вводил информацию, представленную на чеке, а также проверял такие записи, как, например, подпись и дата.Поскольку в большинстве случаев обработка этих проверок осуществляется централизованно, довольно часто приходится обрабатывать большое количество таких проверок изо дня в день. Другими словами, и здесь мощная система распознавания рукописного текста может сэкономить значительные часы человеческого труда и значительно сократить расходы.

Источник: Государственный университет Пенсильвании

.
Интернет-библиотеки

Еще одна область, в которой HTR играет важную роль, — это онлайн-библиотеки.Потому что невероятное количество исторических сочинений оцифровывается путем загрузки отсканированных изображений, что открывает доступ людям по всему миру. Однако из-за огромного количества данных такие усилия по-настоящему полезны только тогда, когда можно идентифицировать текст на этих сканированных изображениях, индексировать их, выполнять запросы и т. Д.

Источник: akg-images

Методы

Вообще говоря, методы распознавания рукописного ввода можно разделить на два разных типа:

Когда мы делаем онлайн-распознавание рукописного ввода , методы включают цифровое перо, и благодаря этому мы получаем доступ к информации о штрихе и местонахождении пера во время написания текста.Изображение выше является очень хорошей иллюстрацией этого и должно также указывать на то, что для этих писем у нас обычно есть хороший объем информации, что значительно упрощает классификацию символов с более высокой точностью.

Автономные методы , с другой стороны, предполагают распознавание текста после его записи и только на основе этой информации. Таким образом, у нас есть гораздо больше дефицитных функций, которые можно использовать для прогнозов. Хуже того, нам, возможно, придется иметь дело с фоновым шумом, исходящим от бумаги.

Если бы в реальных сценариях не было бы так сложно правильно масштабировать подход цифрового пера, задача распознавания рукописного текста больше не была бы такой большой проблемой. Но поскольку это так, как есть, мы должны найти решения, которые помогут нам понять информацию, которую мы предоставляем нецифровыми ручками. Вот почему мы сейчас рассмотрим различные методы решения проблемы распознавания автономного письменного текста.

Некоторые техники

Первые подходы к решению проблемы распознавания рукописного ввода включали методы машинного обучения, такие как хорошо известные скрытые марковские модели (HMM), машины опорных векторов и т.п.Эти подходы сосредоточены на извлечении признаков после первоначальной предварительной обработки текста. Этими функциями могут быть, например, петли, точки перегиба, какие-то соотношения и другие аспекты одного символа. После извлечения признаки передаются в классификатор, такой как HMM, с целью получения хороших результатов. Однако такие подходы в значительной степени полагаются на ручную работу для извлечения функций, которая не масштабируется, и довольно ограничена с точки зрения обучаемости. В результате производительность таких моделей машинного обучения довольно ограничена.

Но есть и хорошие новости: как уже говорилось в начале, глубокое обучение открыло совершенно новый спектр возможностей для решения существующих проблем и привело к значительному повышению точности распознавания рукописного ввода. Далее я остановлюсь на некоторых наиболее важных исследованиях в этой конкретной области.

Многомерные рекуррентные нейронные сети
Известно, что

рекуррентных нейронных сетей (RNN) или долговременной краткосрочной памяти (LSTM), которая представляет собой особую архитектуру RNN, может работать с последовательными данными для выявления временных шаблонов и генерирования результатов.По крайней мере, самые распространенные конфигурации такого рода архитектур. Тем не менее, есть существенное ограничение: они могут обрабатывать только одномерные данные, и, как следствие, эти архитектуры не могут применяться напрямую к данным изображений. Чтобы решить эту проблему, авторы статьи «CITlab ARGUS для арабского рукописного ввода» предложили многомерную структуру RNN / LSTM, как показано ниже.

Итак, в чем разница между традиционной RNN и предлагаемой многомерной RNN… Обычно, в обычных RNN, скрытый слой i получает состояние от предыдущего скрытого слоя за время i-1. Но в случаях многомерных RNN, давайте возьмем пример двумерной структуры RNN, скрытый слой (i, j) получает состояния от нескольких предыдущих скрытых слоев, являющихся (i-1, j) и (i, j- 1). Следовательно, такие архитектуры захватывают контекст как по высоте, так и по ширине изображения, что имеет решающее значение для получения четкого представления о локальном регионе. Вы можете еще больше расширить это, чтобы также получать информацию из будущих слоев.Таким образом, это очень похоже на то, как сети двунаправленной долгосрочной краткосрочной памяти (BI-LSTM) получают информацию как от t-1, так и от t + 1. Чтобы вернуться к нашей гипотетической двумерной структуре RNN, теперь мы могли бы получать информацию в обоих направлениях, например (i-1, j), (i, j-1), (i + 1, j), (i, j + 1) и, таким образом, захват контекста во всех направлениях, как с BI-LSTM.

То, что вы можете видеть на рисунке ниже, в основном представляет собой всю многомерную структуру RNN. Итак, мы просто заменяем блок RNN блоком LTSM.Входные данные сети разделены на блоки размером 3×4, которые передаются на многомерные уровни RNN, соответственно, в иерархическую структуру сети, состоящую из многомерных слоев RNN, за которыми следуют уровни прямой связи в тандеме. Слои прямого распространения представляют собой классические искусственные нейронные сети. Окончательный результат преобразуется в одномерный вектор и передается в функцию временной классификации Connectionist (CTC) для генерации вывода.

CTC — это алгоритм, используемый для решения таких задач, как распознавание речи и распознавание почерка.Обе они представляют собой задачи, в которых доступны только входные данные и выходная транскрипция, а детали выравнивания не предоставляются. Это означает, как конкретная область в звуке для речи или конкретная область в изображениях для рукописного ввода выравнивается по определенному символу. Проблема здесь в том, что простая эвристика, такая как присвоение каждому символу одной и той же области, не будет работать, поскольку количество места, которое занимает каждый персонаж, сильно зависит от стилей почерка. Хороший ресурс для получения дополнительной информации о том, как работает CTC, можно увидеть здесь.

Когда мы декодируем вывод CTC, используя простую эвристику наивысшей вероятности для каждой позиции, мы можем получить результаты, которые могут не иметь большого смысла в реальных случаях. Вот почему нам, возможно, придется использовать другой тип декодера, который более перспективен для улучшения наших результатов. Чтобы лучше понять процесс принятия решений, давайте рассмотрим различные типы декодирования:

  • Декодирование наилучшего пути — это общее декодирование, которое мы неявно обсуждали до сих пор.В этом типе в каждой позиции мы берем результат модели и просто находим результат с наибольшей вероятностью.
  • При съемке для луча , декодирование поиска, поиск луча предлагает сохранить несколько выходных путей с наивысшими вероятностями и, таким образом, расширяет цепочку с новыми выходами, отбрасывая пути с более низкими вероятностями, чтобы сохранить размер луча постоянным.
  • Поиск по лучу обычно дает более точные результаты, чем поиск по сетке. Но есть еще больше возможностей для достижения действительно значимых результатов.Способ достижения большей производительности заключается в использовании языковой модели вместе с поиском луча с использованием как вероятностей из модели, так и языковой модели (которая, например, оценивает последовательности символов в соответствии с вероятностями) для генерации окончательных результатов.

Подробнее о создании точных результатов декодирования можно прочитать в этой статье.

Кодер-декодер и сети внимания
Модели

Seq2Seq (от последовательности к последовательности) с сетями кодировщика-декодера в последнее время стали популярными для решения задач распознавания речи или машинного перевода и были применены для решения варианта использования HTR путем развертывания дополнительного механизма внимания.Давайте подробнее рассмотрим некоторые недавние исследования в этой области.

Сканируй, посещай и читай

В статье «Сканирование, посещение и чтение: сквозное распознавание рукописных абзацев с вниманием MDLSTM» авторы предлагают использовать модель на основе внимания для сквозного распознавания многострочного почерка. Основным вкладом исследования является автоматическая транскрипция текста без необходимости разбивать его на строки в качестве этапа предварительной обработки, и, как результат, можно просто сканировать всю страницу и напрямую предоставлять результаты.

«Сканировать, присутствовать и читать» (SAR) использует архитектуру на основе многомерной долгосрочной краткосрочной памяти (MDLSTM), аналогичную той, которую мы уже обсуждали ранее, с одним отличием на последнем уровне. После последнего линейного слоя, то есть последнего блока суммы на рисунке выше, карты характеристик сворачиваются в вертикальном измерении, и для получения выходных данных применяется функция softmax.

Архитектура SAR состоит из архитектуры MDLSTM, которая действует как средство извлечения признаков. Последний модуль сворачивания с реализованным выходом softmax и потерями CTC заменен модулем внимания и декодером LSTM. Применяемая модель внимания представляет собой гибридную комбинацию внимания, основанного на содержании, и внимания на основе местоположения. Что это на самом деле означает, можно прочитать в статье, которую мы обсудим далее. В общем, механизмы внимания позволяют модели напрямую смотреть и извлекать из состояния в любой более ранней точке, позволяя сосредоточиться на наиболее важных закодированных характеристиках на каждом этапе декодирования. Модули декодера LSTM, с другой стороны, берут предыдущее состояние, предыдущую карту внимания и функции кодера, чтобы сгенерировать выходной символ и вектор состояния для следующего предсказания.

Свертывание, присутствие и заклинание

В статье «Свертка, присутствие и заклинание: основанная на внимании модель« последовательность-последовательность »для распознавания рукописных слов» предлагается основанная на внимании модель «последовательность-последовательность». Предлагаемая архитектура состоит из трех основных частей: кодировщика, состоящего из сверточной нейронной сети (CNN) и двунаправленного ГРУ, механизма внимания, предназначенного для сосредоточения внимания на соответствующих функциях, и декодера, образованного однонаправленным ГРУ, способного по буквам пишите соответствующее слово по буквам.

Кодировщик использует CNN для извлечения визуальных функций низкого уровня. В частности, предварительно обученная архитектура VGG-19-BN (в основном 19-слойная глубокая сеть, нормализованная партиями) используется в качестве экстрактора признаков. Таким образом, входное изображение преобразуется в карту характеристик X, которая затем преобразуется в X ‘путем разделения всех каналов по столбцам и их объединения для получения последовательной информации. X ‘далее преобразуется в H с помощью двунаправленного GRU. GRU — это нейронная сеть, похожая на LSTM по своей природе и способная собирать временную информацию.

Кроме того, модель внимания применяется при прогнозировании выходных данных декодера, RNN декодирует один символ на каждом временном шаге, таким образом записывая все слово. Авторы обсуждают два различных типа механизмов внимания, которые они исследовали.

  • Внимание, основанное на содержании: идея, лежащая в основе этой методологии, состоит в том, чтобы найти сходство между текущим скрытым состоянием декодера и картой функций из кодера. Мы можем найти наиболее коррелированные векторы признаков в карте признаков кодировщика, которые можно использовать для прогнозирования текущего символа на текущем временном шаге.Здесь можно найти более интуитивный способ посмотреть, как работают механизмы внимания.
  • Внимание, основанное на местоположении: Главный недостаток механизмов, основанных на местоположении, заключается в том, что существует неявное предположение, что информация о местоположении встроена в выходные данные кодера. В противном случае не было бы возможности отличить вывод символов, которые повторяются из декодера. Но давайте рассмотрим пример, чтобы прояснить ситуацию. Предположим, у нас есть слово Parashift, в котором символ a повторяется дважды.Без информации о местоположении декодер не может предсказать их как отдельные символы. Чтобы решить эту проблему, прогнозируется текущий символ и его выравнивание с использованием как выходных данных кодировщика, так и предыдущего выравнивания. Если вам интересно, как работает эта методология, вы можете копнуть глубже здесь.

Декодер однонаправленный многослойный ГРУ. На каждом временном шаге t он получает входные данные из предыдущего временного шага и вектор контекста от модуля внимания.Полиномиальное декодирование и сглаживание меток исследуются при обучении для улучшения возможностей обобщения.

Трансформатор модели

Итак, сети кодировщиков-декодеров оказались на удивление хорошими в распознавании рукописного текста. Тем не менее, такие сети все же имеют значительное узкое место в процессе обучения из-за задействованных уровней LSTM. Поэтому тренировки нельзя проводить параллельно. Однако не так давно модели преобразователей оказались очень многообещающими и фактически заменили структуры LSTM при решении некоторых задач, связанных с языком.Таким образом, возникает вопрос, как мы можем применить их для наших задач распознавания почерка?

Обратите внимание на то, что вы читаете

В статье «Обращайте внимание на то, что вы читаете: неповторяющееся распознавание рукописных текстовых строк», авторы вводят единовременный подход, вместо этого используя архитектуру на основе трансформатора и многоглавые слои самовнимания как на визуальном, так и на визуальном уровне. текстовые этапы. Таким образом, они могут изучить как распознавание символов, так и языковые зависимости декодируемых последовательностей символов.Поскольку знание языка встроено в саму модель, нет необходимости в дополнительных этапах постобработки с использованием языковой модели. Или, другими словами, для предсказания результатов не требуется словарный запас. Для этого кодирование текста происходит на уровне символа, а не слова. Поскольку архитектура трансформера позволяет выполнять параллельное обучение для каждого региона или персонажа, процесс обучения намного проще.

Предлагаемая в статье сетевая архитектура состоит из двух основных компонентов.Визуальный кодировщик, извлекающий соответствующие функции и применяющий многоголовое визуальное самовнимание к различным местоположениям символов, и транскрибер текста, который принимает ввод текста, кодирует текст, применяет многоголовое языковое самовнимание и внимание мутаций как к визуальному, так и к текстовому Особенности.


Визуальный датчик

Авторы используют ResNet50 в качестве базовой сверточной архитектуры для извлечения функций (визуализированных на рисунке выше). Трехмерное представление объекта из ResNet50 передается в модуль временного кодирования (TE), который преобразуется в 2D, сохраняя ту же ширину и, следовательно, форму (f x h, w).Он подается в полностью связанный слой для уменьшения формы до (f, w), и в результате получается Fc ‘, который можно рассматривать как последовательность визуальных векторов длиной w. Кроме того, к Fc ‘добавляется позиционное кодирование TE для сохранения информации о положении. Выходные данные проходят через полностью связанный слой, чтобы получить окончательное представление объекта в форме (f, w). Окончательный результат проходит через многоголовый модуль внимания с 8 головами, чтобы получить визуально богатую карту функций. Чтобы узнать больше о моделях трансформаторов, щелкните здесь.

Расшифровщик текста

Вторая часть предлагаемой методики — расшифровщик текста. Там текст проходит через кодировщик, который генерирует вложения на уровне символов. Эти вложения комбинируются с временным расположением, аналогично тому, как это делается в визуальном кодировщике, с использованием модуля TE. Затем значения передаются в модуль самовнимания на нескольких языках, который снова аналогичен модулю, применяемому в визуальном кодировщике. Текстовые функции, сгенерированные визуальными элементами из визуального кодировщика, передаются в модуль взаимного внимания, единственной задачей которого является выравнивание и объединение изученных функций как из изображений, так и из входных текстов.Наконец, вывод передается через функцию softmax.

Генерация рукописного текста

Итак, вернемся к более общему уровню, давайте посмотрим на создание рукописного текста. Как вы можете догадаться, это все о создании синтетического рукописного текста или, другими словами, о расширении существующих наборов данных, которых мало. Чтобы правильно заниматься такими значимыми дополнениями данных, мы можем создать генерирующие состязательные сети.

Эрудит

ScrabbleGAN — это предлагаемый метод, который следует полу-контролируемому подходу для синтеза изображений рукописного текста, которые универсальны как по стилю, так и по лексике.Подход основан на новой генеративной модели, которая может генерировать изображения различной длины. Генератор также может управлять результирующим стилем текста, что позволяет нам решить, должен ли текст быть курсивным или указать, насколько толстым или тонким должен быть штрих.

Архитектура состоит из полностью сверточного генератора на основе BigGAN. Для каждого символа во входных данных соответствующий фильтр выбирается из банка фильтров перед объединением всех значений вместе, а затем умножается на вектор шума z, который управляет созданным стилем текста.Как показано на рисунке выше, области, созданные для каждого отдельного символа, перекрываются, помогая в создании связного рекурсивного текста, а также обеспечивая гибкость при использовании символов разных размеров. Например, «m» занимает довольно много места, а «e» — не так много. Чтобы сохранить тот же стиль для всего слова или предложения, вектор шума z остается постоянным для всех символов.

Чтобы определить, является ли стиль создания изображения поддельным или настоящим, реализован сверточный дискриминатор на основе архитектуры BigGAN.Поскольку дискриминатор не полагается на аннотации на уровне символов, он не основан на условном GAN класса. Преимущество этого заключается в том, что нет необходимости в помеченных данных, и поэтому даже немаркированные данные из невидимых корпусов могут использоваться для обучения дискриминатора. Наряду с дискриминатором распознаватель текста R обучен классифицировать, является ли сгенерированный текст реальным или является тарабарщиной. Распознаватель основан на архитектуре сверточной рекуррентной нейронной сети (CRNN). Текст, сгенерированный на выходе R, затем сравнивается с входным текстом, переданным генератору, и соответствующий штраф добавляется к функции потерь.

Здесь отображаются некоторые из выходных данных, генерируемых ScrabbleGAN:

Сводка

За последние годы мы пережили много фундаментальных прорывов, и все же, несмотря на весь этот прогресс в базовых технологиях, HTR — это далеко не решенная проблема. Однако, учитывая последние тенденции относительно того, насколько быстро мы можем двигаться вперед, это может измениться относительно скоро. И просто упомяну об этом … Уже сегодня мы можем предоставить компаниям значимые технологии, которые могут помочь значительно сократить ручные усилия.

Если вам интересно узнать больше о функциях Parashift в этом отношении, не стесняйтесь обращаться к нам. Мы рады дать вам более подробное представление о том, с чем может справиться наш механизм извлечения.

Как оцифровать почерк | Сделайте это с Adobe Creative Cloud

Иногда проще спроектировать, нарисовать или написать что-нибудь на бумаге. Если у вас нет под рукой сканера, вот простой способ научиться редактировать рукописный текст и переносить рисованные элементы в Photoshop. Есть много причин, по которым дизайнер может захотеть перенести рукописный текст в Photoshop. Может быть, вы нарисовали что-то на бумаге, и это так понравилось, что вы не захотели перерисовывать это в цифровом виде. Возможно, у вас нет iPad или планшета для рисования, и вы используете бумагу для каллиграфии для дизайна (как я делал это много лет). Может быть, вы хотите превратить старый клочок бумаги в татуировку. Независимо от причины, очень легко перенести изображение рукописного ввода в Adobe Photoshop и превратить его в редактируемый элемент дизайна! Как оцифровать почерк

  1. Напишите слово, сделайте снимок и откройте его в Photoshop.Для этого урока я нарисовал число 50. Я использовал обычный черный маркер на листе бумаги с вкладными листами. Вы можете использовать любой инструмент для рисования: краску, ручку, мелок, маркер и т. Д. Лучше всего подойдет обычная белая бумага, но подойдет все, что угодно. Затем сделайте простой снимок на телефон и откройте его в Photoshop.
  2. Используйте панель уровней, чтобы придать ему контраст, достойный сканирования. Первый шаг: давайте сделаем это изображение таким, как будто мы его отсканировали. Нажмите command + L (ctrl + L на ПК) или перейдите в Image> Adjustments> Levels.Вы должны увидеть диаграмму света на изображении. «Холм» слева показывает, сколько черного в изображении, а холм справа показывает, сколько белого в изображении. (Рисунки с почерком обычно имеют более белый цвет.) Ваша цель — переместить крайний правый ползунок в начало «холма» в правой части графика. Это приведет к сглаживанию всего белого цвета на изображении до чисто белого, вместо того, чтобы придать оттенки серого. (Если вы использовали цветной маркер вместо черного, переместите черный ползунок в самую дальнюю точку черного холма, чтобы усилить его.Вы должны увидеть, как ваше изображение сменится с фотографии на четкое, которое будет выглядеть так, как будто вы его отсканировали!
  3. Удалите фон, используя инструмент цветовой гаммы и маску. Если вы не использовали листы бумаги с вкладными листами, вы, вероятно, можете пропустить этот шаг, но вам все равно нужно будет сделать это, если вы хотите, чтобы изображение имело прозрачный фон! Перейдите в Select> Color Range и нажмите на надпись на вашем изображении. Отрегулируйте размытость так, чтобы все, что вы могли видеть в предварительном просмотре, было вашим письмом (для меня я убедился, что не было видно никаких линий отрывных листов).Затем нажмите кнопку маски, чтобы сделать остальную часть изображения прозрачной. Вы должны видеть только оцифрованный почерк.
  4. Раскрасьте почерк с помощью цветного фильтра. Если вам не нужен простой черный текст, вы можете добавить цвет! Перейдите в Image> Adjustments> Hue / Saturation. В этом окне щелкните поле рядом со словом «раскрасить». Отсюда вы можете выбрать любой цвет и увеличивать насыщенность и яркость, пока не раскрасите свой почерк.И вуаля! Здесь у вас есть редактируемый слой фотошопа для вашего почерка. Отсюда вы можете сохранить его как .png и использовать в других программах, показать татуировщику или даже импортировать в Illustrator и проследить изображение, чтобы преобразовать его в вектор. Возможности практически безграничны — надеюсь, это руководство вдохновит вас на более частое использование цифрового почерка в дизайне.

Хотите использовать этот же навык для подписи документов без сканера? Узнайте, как сделать документ похожим на отсканированный.Вы нынешний студент? Узнайте, как можно сэкономить более 60%.

Рукописный ввод или набор текста: перо по-прежнему мощнее клавиатуры? | Наука

В последние несколько дней вы, возможно, набросали список покупок на обратной стороне конверта или приклеили стикер на свой стол. Возможно, вы добавили комментарий в журнал успеваемости вашего ребенка или сделали несколько быстрых заметок во время встречи. Но когда вы в последний раз набирали вручную длинный текст? Как давно вы написали свое последнее «правильное» письмо, используя ручку и лист писчей бумаги? Вы среди растущего числа людей на работе, которые полностью переключаются с письма на машинку?

Никто не может точно сказать, насколько сильно сократился почерк, но в июне британский опрос среди 2000 человек дал некоторое представление о степени ущерба.Согласно исследованию, проведенному по заказу компании Docmail, полиграфической и почтовой компании, каждый третий респондент не писал ничего от руки в течение предыдущих шести месяцев. В среднем они не писали ручкой за предыдущий 41 день. Люди, несомненно, пишут больше, чем они думают, но одно можно сказать наверняка: с помощью информационных технологий мы можем писать так быстро, что рукописные копии быстро исчезают на рабочем месте.

В США уже сделали скидку на такое положение вещей.С учетом того, что электронная почта и текстовые сообщения заменили обычную почту, и что студенты делают заметки на своих ноутбуках, «курсивное» письмо, при котором ручка не поднимается между каждым символом, было исключено из общих основных учебных программ, используемых во всех штатах. С 2013 года американские дети должны учиться пользоваться клавиатурой и писать на бумаге. Но им больше не нужно будет беспокоиться о штрихах вверх и вниз, связанных с «соединенным» письмом, тем более о петлях орнамента на заглавных буквах.

Эта реформа вызвала оживленные споры. В редакционной статье, опубликованной 4 сентября 2013 года, Los Angeles Times приветствовала шаг вперед. «Государства и школы не должны цепляться за курсив, основанный на романтической идее, что это традиция, вид искусства или базовый навык, исчезновение которого было бы культурной трагедией. Конечно, каждый должен уметь писать без компьютеров, но обычная печать обычно работает нормально […] Печать более четкая и удобная для чтения, чем сценарий. Для многих писать проще и примерно так же быстро.”

Некоторые штаты, например Индиана, решили продолжить обучение скорописному письму в школе. Они утверждают, что без этого навыка молодые американцы больше не смогут читать поздравительные открытки от своих бабушек и дедушек, комментарии учителей к своим заданиям или оригинальный рукописный текст конституции и Декларации независимости. «Я должен сказать вам, что не могу вспомнить, когда в последний раз читал конституцию», — возразил Стив Грэм, профессор образования в Университете штата Аризона.

Эта небольшая революция вызывает много шума, но отнюдь не первая в своем роде. С тех пор, как письменность была изобретена в Месопотамии примерно в 4000 г. до н.э., она пережила множество технологических потрясений. Инструменты и средства письма, используемые для письма, много раз менялись: от шумерских табличек до финикийского алфавита первого тысячелетия до нашей эры; от изобретения бумаги в Китае примерно 1000 лет спустя до первого кодекса, с его рукописными листами, соединенными вместе в книгу; от изобретения печати в 15 веке до появления шариковых ручек в 1940-х годах.

Так что на первый взгляд битва между клавиатурой и ручкой может показаться не более чем последним поворотом в очень длинной истории, еще одним новым инструментом, к которому мы в конечном итоге привыкнем. Нам часто говорят, что действительно важно не то, как мы создаем текст, а его качество. Когда мы читаем, мало кто из нас задается вопросом, был ли текст написан вручную или обработан текстовым редактором.

Но эксперты по письму не согласны: ручки и клавиатура задействуют очень разные когнитивные процессы. «Рукописный ввод — это сложная задача, требующая различных навыков: чувство пера и бумаги, перемещение пишущего инструмента и направление движения мысленно», — говорит Эдуард Гентаз, профессор психологии развития Женевского университета.«Детям требуется несколько лет, чтобы освоить это точное двигательное упражнение: вам нужно крепко держать инструмент для написания сценариев, перемещая его так, чтобы оставлять разные отметки для каждой буквы».

Управление клавиатурой — это совсем не то же самое: все, что вам нужно сделать, это нажать правую клавишу. Детям достаточно легко учиться очень быстро, но, прежде всего, движения точно такие же, независимо от буквы. «Это большая перемена, — говорит Ролан Жуван, заведующий отделением психиатрии взрослых в больнице Питье-Сальпетриер в Париже.«Почерк — это результат единичного движения тела, а набор текста — нет».

Кроме того, в перьях и клавиатурах используются очень разные носители. «Обработка текстов — это нормативный, стандартизованный инструмент», — говорит Клэр Бустаррет, специалист по рукописям кодекса из исследовательского центра Мориса Хальбвакса в Париже. «Очевидно, что вы можете изменить макет страницы и переключить шрифты, но вы не можете изобрести форму, не предусмотренную программным обеспечением. Бумага обеспечивает гораздо большую свободу графики: вы можете писать на любой стороне, оставлять поля для установки или нет, накладывать линии или искажать их.Нет ничего, что могло бы заставить вас следовать установленному образцу. Он также имеет три измерения, поэтому его можно сложить, вырезать, скрепить скобами или приклеить ».

Электронный текст также не оставляет такого же следа, как его рукописный аналог. «Когда вы набираете текст на экране, вы можете изменять его сколько угодно, но нет записи о вашем редактировании», — добавляет Бустаррет. «Программное обеспечение где-то отслеживает изменения, но пользователи не могут получить к ним доступ. С ручкой и бумагой все готово. Вычеркнутые или исправленные слова, нацарапанные на полях фрагменты и последующие добавления остаются навсегда, оставляя визуальную и тактильную запись вашей работы и ее творческих этапов.”

Рукописная копия быстро исчезает с рабочего места. Фотография: Алами

Но действительно ли все это меняет наше отношение к чтению и письму? Сторонники цифровых документов убеждены, что в этом нет никакой разницы. «То, что мы хотим от письма — и то, чего хотели шумеры — это когнитивная автоматизация, способность думать как можно быстрее, максимально освобожденная от ограничений тех технологий, которые мы должны использовать для записи наших мыслей», — сказала Энн Трубек, доцент кафедры риторики и композиции в Оберлинском колледже в Огайо, написал несколько лет назад.«Это то, что печатание делает для миллионов. Это позволяет нам двигаться быстрее, не потому, что мы хотим, чтобы все было быстрее в нашем взрослом возрасте, а по противоположной причине: нам нужно больше времени для размышлений ».

Некоторые нейробиологи не так уверены. Они думают, что отказ от почерка повлияет на то, как будущие поколения научатся читать. «Рисование каждой буквы вручную существенно улучшает последующее распознавание», — объясняет Гентаз.

Мариеке Лоншан и Жан-Люк Веле, два исследователя из лаборатории когнитивной нейробиологии Университета Экс-Марсель, провели исследование с участием 76 детей в возрасте от трех до пяти лет.Группа, которая научилась писать буквы от руки, лучше распознавала их, чем группа, которая научилась печатать их на компьютере. Они повторили эксперимент на взрослых, обучая их бенгальским или тамильским иероглифам. Результаты были примерно такими же, как и с детьми.

Рисование каждой буквы от руки улучшает наше понимание алфавита, потому что у нас действительно есть «телесная память», — добавляет Гентаз. «Некоторые люди снова испытывают трудности с чтением после инсульта. Чтобы помочь им снова вспомнить алфавит, мы просим их начертить буквы пальцем.Часто это срабатывает, жест восстанавливает память ».

Хотя обучение письму от руки действительно играет важную роль в чтении, никто не может сказать, влияет ли этот инструмент на качество самого текста. Выражаемся ли мы ручкой более свободно и ясно, чем с помощью клавиатуры? Имеет ли значение то, как работает мозг? Некоторые исследования показывают, что это действительно так. В статье, опубликованной в апреле в журнале Psychological Science, два американских исследователя, Пэм Мюллер и Дэниел Оппенгеймер, утверждают, что ведение записей ручкой, а не ноутбуком, дает учащимся лучшее понимание предмета.

В исследовании приняли участие более 300 студентов Принстона и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Было высказано предположение, что студенты, которые делали стенографические записи, лучше могли отвечать на вопросы лекции, чем те, кто использовал ноутбук. Для ученых причина ясна: те, кто работал с бумагой, перефразировали информацию, когда делали заметки, что требовало от них проведения предварительного процесса обобщения и понимания; Напротив, те, кто работал с клавиатурой, имели тенденцию делать много заметок, иногда даже делая буквальную расшифровку, но избегали того, что известно как «желательная трудность».

В основном вопросе почерка Франция избрала курс, противоположный США. В начале 2000-х годов министерство образования поручило школам начать обучение скорописному письму, когда ученики поступали в начальную школу [в возрасте шести лет]. «Долгое время мы не придавали особого значения почерку, который считался довольно рутинным делом», — говорит школьный инспектор Вивиан Буйсс. «Но в 2000 году, опираясь на работу в области нейробиологии, мы поняли, что этот процесс обучения был ключевым шагом в когнитивном развитии.”

«При совместном письме дети изучают слова в виде блоков букв, что помогает при написании», — объясняет Буисс. «Это важно в стране, где так сложно правописание! Однако орнаментальные заглавные буквы в образцах, опубликованных в тетрадях 2013 года, были упрощены, с меньшим количеством петель и свитков […] Тем не менее, они важны, потому что они различают собственные имена или начало предложения ».

Некоторые защитники почерка сожалеют об исчезновении этих декоративных эффектов.«Это не просто вопрос написания письма: это также включает в себя рисование, обретение чувства гармонии и баланса с помощью округлых форм», — утверждает Жуван. «Когда мы пишем, есть элемент танца, мелодия в сообщении, которая добавляет тексту эмоций. В конце концов, именно поэтому были изобретены смайлики, чтобы вернуть немного эмоций в текстовые сообщения ».

Письмо всегда считалось выражением нашей индивидуальности. В своих книгах историк Филипп Артьер объяснил, как врачи и сыщики в конце 19-го и начале 20-го веков находили признаки девиантности среди сумасшедших и правонарушителей, просто изучая способ их составления.«С помощью почерка мы приближаемся к интимности автора, — объясняет Жувент. «Вот почему мы более тронуты рукописью стихотворения Верлена, чем тем же произведением, просто напечатанным в книге. У каждого человека разные руки: жест заряжен эмоциями, что придает ему особый шарм ».

Что, без сомнения, объясняет нарциссические отношения, которые мы часто развлекаем своими каракулями.

Несмотря на повсеместное распространение информационных технологий, Gentaz считает, что почерк сохранится. «Сенсорные экраны и стилусы возвращают нас к рукописному вводу.Наш роман с клавишными может длиться недолго », — говорит он.

«Он по-прежнему играет важную роль в повседневной жизни», — добавляет Бустаррет. «Мы пишем от руки чаще, чем думаем, хотя бы для того, чтобы заполнить бланки или сделать этикетку для банки с вареньем. Письмо все еще живо в нашем окружении — в рекламе, автографах, граффити и уличных демонстрациях ». Безусловно, графика и каллиграфия процветают.

Возможно, они по-своему компенсируют наши бездушные клавиатуры.

Эта статья появилась в Guardian Weekly, , который включает материалы из Le Monde

Преобразование рукописных заметок в текст — поддержка

При преобразовании в печатный текст вы можете легко уточнить содержимое и отправить его по электронной почте.Функция преобразования рукописного ввода позволяет преобразовывать только рукописные заметки в записных книжках. Поддерживается преобразование в следующие языки:

Баскский, болгарский, каталонский, хорватский, чешский, датский, голландский, английский (Канада), английский (Соединенное Королевство), английский (США), Эстония, финский, французский (Канада), французский (Франция), галисийский, немецкий (Австрия), немецкий (Германия), греческий, венгерский, исландский, ирландский, итальянский, латышский, литовский, норвежский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский, испанский и шведский .

Примечание: Эта статья относится к устройствам с программным обеспечением 2.3 или новее. Чтобы узнать, как обновить reMarkable, перейдите сюда.

Что нужно знать при использовании преобразования рукописного ввода

Поддерживаемый контент

Функция преобразования рукописного текста позволяет преобразовывать рукописные заметки только в записных книжках, но не в PDF-файлы или электронные книги.

Требуется подключение к Wi-Fi и авторизация

Чтобы использовать функцию преобразования рукописного текста, необходимо подключиться к сети Wi-Fi и войти в учетную запись reMarkable (my.remarkable.com).

Экспорт конвертированных банкнот

Вы можете редактировать преобразованные заметки и делиться ими по электронной почте (см. Ниже), но они не будут храниться на устройстве.

Поддерживаемый текст и символы

Запись под углом или не по горизонтали не работает, равно как и символы (например, математические символы и диаграммы), но распознаются несколько форм маркеров… и некоторые смайлики.

Как преобразовать рукописные заметки в текст

Преобразование на выбранный вами язык

Для достижения наилучших результатов при преобразовании текста вы можете указать, на каком языке написаны ваши заметки.В настоящее время мы поддерживаем 33 языка.

  1. Перейдите на страницу настроек .
  2. Выберите Язык .
  3. Выберите новый язык в разделе Язык преобразования рукописного ввода .
Функция преобразования рукописного ввода в настоящее время поддерживает следующие языки:

Баскский, болгарский, каталонский, хорватский, чешский, датский, голландский, английский (Канада), английский (Соединенное Королевство), английский (США), Эстония, финский, французский (Канада), французский (Франция), галисийский, немецкий (Австрия), немецкий (Германия), греческий, венгерский, исландский, ирландский, итальянский, латышский, литовский, норвежский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский, испанский и шведский .

Примечание. Функция преобразования рукописного ввода не учитывает стиль письма пользователя.

Пошагово
  1. Откройте записную книжку .
  2. Чтобы преобразовать рукописный ввод в текст, коснитесь значка поделиться , затем Преобразовать в текст и отправить .

  3. Преобразованный текст можно редактировать с помощью экранной клавиатуры. Это не повлияет на ваши рукописные заметки.
  4. Чтобы отправить текущую страницу, просто нажмите Отправить .Чтобы преобразовать другие страницы, коснитесь Выберите страницы , коснитесь страниц, которые хотите добавить, затем коснитесь Преобразовать.


  5. После преобразования всех страниц вы можете нажать Отправить на верхней панели действий. Это приведет вас к функции обмена электронной почтой, где вы можете ввести получателей и управлять любыми другими деталями отправки.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *